کتاب طراحی و پیادهسازی APIهای هوشمند پردازش تصویر با FastAPI با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره طراحی و پیادهسازی APIهای هوشمند پردازش تصویر با FastAPI
موضوع کلی: توسعهٔ وب و برنامههای کاربردی
موضوع میانی: توسعه API با پایتون
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر API و معماری RESTful
- 2. مبانی پایتون برای توسعه API
- 3. آشنایی با فریمورک FastAPI
- 4. نصب و راهاندازی FastAPI
- 5. مفاهیم اساسی مسیریابی در FastAPI
- 6. اعتبارسنجی دادهها با Pydantic
- 7. مدیریت درخواستها و پاسخها در FastAPI
- 8. کار با انواع دادهای مختلف در API
- 9. مستندسازی خودکار API با FastAPI
- 10. آشنایی با ابزار Swagger UI
- 11. آشنایی با ابزار ReDoc
- 12. مدیریت خطاها در FastAPI
- 13. امنیت API با استفاده از توکنها
- 14. احراز هویت کاربران در FastAPI
- 15. مجوزدهی دسترسی به API
- 16. آشنایی با مفاهیم CORS
- 17. کار با پایگاه دادهها در FastAPI
- 18. استفاده از SQLAlchemy برای اتصال به پایگاه داده
- 19. مدیریت Session در FastAPI
- 20. طراحی مدلهای داده با SQLAlchemy
- 21. انجام عملیات CRUD با SQLAlchemy
- 22. آشنایی با پایگاه دادههای NoSQL
- 23. استفاده از MongoDB با FastAPI
- 24. آشنایی با Redis به عنوان حافظه کش
- 25. پیادهسازی API برای پردازش تصاویر
- 26. آشنایی با کتابخانه Pillow برای پردازش تصویر
- 27. تغییر اندازه تصاویر با Pillow
- 28. برش و چرخش تصاویر با Pillow
- 29. اعمال فیلترها بر روی تصاویر
- 30. آپلود تصاویر به سرور
- 31. ذخیرهسازی تصاویر در پایگاه داده
- 32. آشنایی با پردازش تصویر مبتنی بر آرایهها با NumPy
- 33. آشنایی با کتابخانه OpenCV برای پردازش تصویر
- 34. تشخیص اشیاء در تصاویر با OpenCV
- 35. شناسایی چهره در تصاویر با OpenCV
- 36. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین
- 37. استفاده از مدلهای یادگیری ماشین از پیش آموزشدیده
- 38. پیادهسازی API برای تشخیص اشیاء با مدلهای یادگیری ماشین
- 39. استفاده از TensorFlow یا PyTorch در FastAPI
- 40. بهینهسازی API برای عملکرد بهتر
- 41. کشینگ پاسخهای API
- 42. استفاده از پردازش ناهمزمان (Asynchronous) در FastAPI
- 43. آشنایی با Docker و Docker Compose
- 44. استقرار API با Docker
- 45. مانیتورینگ و لاگبرداری API
- 46. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ API
- 47. تست API با استفاده از pytest
- 48. نوشتن تستهای واحد برای API
- 49. استفاده از Mocking در تست API
- 50. آشنایی با CI/CD برای استقرار خودکار API
- 51. طراحی APIهای مقیاسپذیر
- 52. استفاده از Message Queueها (مانند RabbitMQ)
- 53. آشنایی با مفاهیم Microservices
- 54. طراحی APIهای RESTful با در نظر گرفتن بهترین شیوهها
- 55. امنیت بیشتر API با استفاده از OAuth2
- 56. پیادهسازی Rate Limiting برای API
- 57. آشنایی با GraphQL و مقایسه آن با REST
- 58. استفاده از WebSockets برای ارتباطات Real-time
- 59. طراحی API برای برنامههای موبایل
- 60. طراحی API برای برنامههای تحت وب
- 61. آشنایی با API Gatewayها
- 62. استفاده از ابزارهای API Management
- 63. مباحث پیشرفته FastAPI: وابستگیها (Dependencies)
- 64. مباحث پیشرفته FastAPI: متغیرهای مسیر (Path Parameters)
- 65. مباحث پیشرفته FastAPI: Query Parameters
- 66. پیادهسازی API برای تبدیل فرمت تصاویر
- 67. آشنایی با فرمتهای مختلف تصویر (JPEG, PNG, GIF)
- 68. آموزش کار با APIهای خارجی
- 69. طراحی API های با قابلیت نسخهبندی (Versioning)
- 70. آشنایی با ابزارهای تست API مانند Postman
- 71. استفاده از API برای پردازش ویدئو
- 72. آشنایی با مفاهیم پردازش ویدئو
- 73. استخراج فریم از ویدئو
- 74. آشنایی با کتابخانههای پردازش ویدئو در پایتون
- 75. طراحی API برای تشخیص ناهنجاری در تصاویر
- 76. آشنایی با تکنیکهای تشخیص ناهنجاری
- 77. استفاده از Autoencoders برای تشخیص ناهنجاری
- 78. طراحی API برای تولید تصاویر
- 79. آشنایی با Generative Adversarial Networks (GANs)
- 80. استفاده از GANs برای تولید تصاویر جدید
- 81. طراحی API برای بهبود کیفیت تصاویر
- 82. آشنایی با Super-Resolution Techniques
- 83. استفاده از مدلهای Super-Resolution برای بهبود کیفیت تصاویر
تگها:
API پایتون
برنامهنویسی تصویر
پردازش تصویر
توسعه API
رابط برنامهنویسی کاربردی
فریمورک FastAPI
فستاپیآی
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.